为什么要用？
单次 train/test 划分可能「运气好/坏」。交叉验证把每个样本都当过一次验证，估计更稳，也常用来选超参数（再配合独立测试集）。
常见：$K=5$ 或 $K=10$；数据很少时用留一法（LOOCV）。
交互：5 折演示
注意
- 时间序列要用前向验证，不能随机打乱未来信息
- 类别不平衡可用分层 K 折
- 用 CV 选好参数后，最终仍建议在保留的测试集上报告一次
数据切成 K 块，轮流当验证集，平均出更稳的表现估计
单次 train/test 划分可能「运气好/坏」。交叉验证把每个样本都当过一次验证，估计更稳，也常用来选超参数（再配合独立测试集）。
常见：$K=5$ 或 $K=10$；数据很少时用留一法（LOOCV）。